Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Методы сбора данных в человеко-ориентированном проектировании информационных систем. Учебное пособие
.pdf
Не менее важны глагольные понятия. Они характеризуют структурные связи между существительными. Для них также следует иметь четкие
(стандартные) формулировки, что позволит всем однозначно их использовать в коммуникациях. Чтобы модель понятий могла поддерживать богатый смысл (семантику) сообщений, помимо связей, отражаемых глагольными понятиями, используют другие типы связей. К
ним относятся:
категоризация, классификация, связь целое–часть, роль.
Заметим, что использование построенной модели понятий:
• обеспечивает удобный способ передачи заинтересованным сторо-
нам точного смысла принимаемых решений;
• целесообразно для разработки моделей процессов принятия решений в сложных системах, где для управления требуется персонал
высокой квалификации;
• помогает проверить на неоднозначность и отсутствие
противоречий в предлагаемых в проекте изменениях бизнес-правил и используемых таблицах принятия решений.
Эффективное использование модели понятий персоналом организации и командой проекта затруднительно без специального инструментария, который используется для поддержки в реальном времени
стандартной терминологии при написании бизнес-правил, таблиц решений, требований и других видов деловой
коммуникации.
2.1. ПОНЯТИЕ ДАННЫХ И ИНФОРМАЦИИ
Наличие многочисленных определений понятия «данные» указывает на его роль в предоставлении информации пользователям об окружающем мире [11, 63, 81 и др.]. Данные об объекте исследования
могут быть получены в результате измерений, наблюдений, экспериментов, вычислений, логических операций и т. д. При этом они должны быть
представлены в форме, пригодной для хранения, передачи
и обработки.
Рассмотрим несколько трактовок понятия «данные». Данные в модели DIKW рассматриваются как символы или знаки, представляющие
стимулы или сигналы («сырые факты», «фрагменты фактов о состоянии мира»), которые зафиксированы, но не организованы и не обработаны. Считается, что они не имеют значения (
ценности) из-за отсутствия контекста для их интерпретации, однако из них можно извлечь
информацию при рассмотрении их в рамках заданного контекста. Контекст определяется задачей, решаемой субъектом, взаимодействующим
31
с объектами мира, состояние которых зафиксировано в данных [11,
28]. Данные в информационной системе организации – это формально
организованные массивы многочисленных значений различных показателей (параметров), характеризующих определенное явление, объект
или процесс в конкретный момент или на интервале времени.
В другой трактовке понятием «данные» обозначают необработан-
ный материал, который может быть использован
для формирования
информации на основе полученных данных. Считается, что данные –
это зарегистрированные факты об исследуемых объектах (свойствах)
в виде текста, таблиц, графиков, аудио- и видеофайлов и т. д. Исследуемый объект описывается набором атрибутов, где термином «атрибут»
(переменная, измерение, характеристика) обозначается свойство, присущее объекту. Например, атрибутами объекта «человек» могут
быть:
его возраст, температура тела, рост и т. д.
В словаре (New Oxford American Dictionary) данные определяются
как «факты и статистика, собранные вместе для анализа» [63].
Международная организация по стандартизации (ISO) и соответственно ГОСТ Р ИСО/МЭК 11179-1–2010 определяют данные как
«многократно интерпретируемое представление информации, пригодное для передачи, интерпретации или обработки формализованным
образом» [70]. В этом
определении понятия подразумевается, что данные требуют стандартизации, поскольку управляются посредством
информационно-технологических систем. Однако оно не охватывает
многочисленных неструктурированных данных, которые используются
персоналом предприятия в процессе самоорганизации своей деятельности в нестандартных ситуациях.
Заметим, что многие понимают данные как собрание фактов, отра-
жающих истинную картину мира, не подразделяя при этом
мир на ча-
сти, для которых различается понимание того, что такое факт [12].
Общим в рассмотренных определениях понятия «данные» является
понимание их как средства представления фактов. Считается, что данные замещают собой реальные объекты (процессы, явления), свойства
которых в них отражены. При этом в отрыве от контекста данные не
имеют смысла –
необходимо указание, для каких целей, в каких условиях и кому они предназначены. Для понимания их смысла, т. е.
извлечения содержащейся в них информации, всегда необходимо знать
контекст, который служит репрезентативной системой данных. Контекст – это системное представление определенного фрагмента реального мира, т. е. предметной области совместной деятельности
32
пользователей ИС, отраженной в данных. По своей природе любые
данные абстрактны, и без определений и описаний контекста невозможно их понимание. Для идентификации модели конкретного фрагмента реального мира из данных извлекается информация. Можно говорить, что ИС обеспечивает доступ к упакованной в данные
информации, которая может или должна использоваться персоналом
организации в определенных условиях его деятельности. Если принятые в такой системе соглашения о данных известны, то пользователи
данных способны интерпретировать их.
Документированные соглашения называют метаданными [62, 81].
Метаданные включают бизнес-, технические и операционные метаданные, а также метаданные, встроенные в архитектуру, модели, требования безопасности, стандарты интеграции и процессы обработки данных.
Таким образом, метаданные содержат для пользователей информацию:
• о перечне данных, которыми располагает организация;
• характеристиках объектов и процессов, которые отражаются в дан-
ных;
• формах хранения данных в организации;
• используемой классификации данных;
• источниках данных (откуда они получены);
• перемещениях данных внутри организации;
• видоизменении или преобразовании данных в процессе их ис-
пользования;
• доступности данных – кому и какие данные доступны в организа-
ции;
• об уровне качества данных.
Особо отметим, что только наличие метаданных делает доступным
для понимания смысл содержащейся в них информации и их жизненный цикл в ИС организации. Определяемые данные и метаданные при
разработке ИТ-проекта базируются на поддерживаемой ими
формально определенной модели поведения персонала организации. Однако
эта модель отражает только часть ценностей существующей организационной культуры. Есть ценности, которые воспринимаются персоналом как нечто само собой разумеющееся – по принципу «у нас так
принято». Поэтому реальные модели поведения в организации всегда
формируются ее персоналом методом проб и ошибок в
практической
деятельности. Все это указывает на необходимость учета неформальных организационных и коммуникационных структур в системном
представлении жизнедеятельности организации.
33
Из рассмотренного выше можно сделать вывод, что данных как таковых в природе не существует. Существуют объекты (явления) реальности, с которыми взаимодействует человек. Данные создаются в процессе формирования человеком модели предметной области своей
деятельности. Человек устанавливает границы объекта, значимые для
его взаимодействия с окружением, и т. д. Следовательно, он
использует
эмпирические гипотезы, связи объекта, подтверждение которым получает во взаимодействии с объектами реальности, опирается на известные ему знания (структурированный опыт) о работе с такого рода объектами, идентифицирует объекты как относящиеся к известным ему
классам объектов.
Информация – это следующий уровень в пирамиде познания, где
располагаются уже результаты анализа
и систематизации массивов данных. Систематизация и анализ проводятся для использования первичных данных конкретным субъектом в конкретных целях. Таким образом, информация, как было показано выше, – это то полезное и
имеющее смысл, что извлекается из данных и используется субъектом
для идентификации определенной модели решаемой им задачи. Получаемая пользователями (извлекаемая
из данных) информация снимает
в определенной мере неопределенность относительно возможности достижения целей взаимодействия с фрагментом реальности, которая отражена в данных. ИС в таком случае следует понимать как инструмент,
позволяющий пользователям извлекать информацию из данных. Инструмент должен быть полезным, надежным, удобным и т. д. Отметим,
что задачи, для
решения которых систематизируются данные, опреде-
ляются деятельностью субъектов, их использующих.
В федеральном законе «Об информации, информатизации и защите информации» (в редакции федерального закона от 10.01.2003
№ 15-ФЗ) понятие «информация» определяется как «сведения о лицах,
предметах, фактах, событиях, явлениях и процессах независимо от
формы их представления» [77]. Такое определение понятия «информация» близко по сути к рассмотренным выше вариантам определения
понятия «данные».
При разработке ИТ-инициативы рекомендуется:
• проводить четкую границу между информацией и данными во
взаимодействии с заинтересованными сторонами;
• признавать различие и взаимозависимость между данными и ин-
формацией;
34
• понимать, что цели, для которых данные могут быть использова-
ны, служат основой управления данными;
• учитывать, что необходимо согласованное с потребностями ко-
нечных пользователей управление данными и информацией;
• знать, в каком случае термины «информация» и «данные», в силу
их связанности с одним и тем же предметом, могут быть использованы
как
синонимы;
• понимать данные как актив, отличающийся от других активов.
Отметим особенности понимания данных как актива.
1. Данные неосязаемы – их нельзя потрогать, как материальные
активы.
2. Данные долговечны и износоустойчивы.
3. Со временем данные могут или обесцениваться, или дорожать.
При этом ценность данных зависит от контекста их применения.
4. Данные легко скопировать и
отправить в несколько мест (куда
угодно) в полном объеме.
5. Данные не расходуются во время использования. Одни и те же
данные можно использовать многократно.
6. В случае утери или уничтожения данных воспроизвести или вос-
становить их невозможно или затруднительно.
7. Данные могут быть похищены без каких-либо внешних призна-
ков их убыли
.
8. Данные динамичны и допускают многоцелевое применение. Одни
и те же данные одновременно может использовать множество людей.
Это невозможно в отношении материальных или финансовых активов.
9. Многие способы использования данных (анализ, интеграция
и т. д.) порождают еще больше данных.
Большинству организаций приходится управлять все возрастающими объемами данных и связями между
их наборами. Указанные выше
особенности данных как актива затрудняют их денежную оценку. Незнание их ценности в денежном выражении, в свою очередь, затрудняет
измерение вклада данных и ИС в успех организации. Особенности данных как актива приводят к возникновению определенных трудностей в
решении задач управления данными. Например, возникают затруднения
с определением
собственников данных, учетом накопленных организацией массивов данных, защитой данных от злоупотреблений, управлением рисками, обусловленными избыточностью данных, соблюдением
стандартов качества данных и т. д. Несмотря на затруднительность объективного определения ценности данных, большинство сотрудников
35
организаций понимают, что данные имеют реальную ценность. Ведь
данные любой организации – вещь уникальная сама по себе, и в случае
утери организацией своих уникальных данных (таких, как списки заказчиков, реестры товарных запасов, история претензий и т. п.) заменить их
будет нечем, а восстановить невозможно или непомерно дорого.
Данные следует также понимать
как средство самопознания организации. Они – метаресурс, описывающий другие ресурсы и активы
организации [62]. В этой роли данные служат фундаментом системы
представлений организации о себе самой. Данные и информация критически важны для ведения бизнеса как внутри организации, так и
между организациями. Большинство операционных бизнес-транзакций
предусматривает информационный обмен. Он осуществляется
в бумажной или в электронной форме и протоколируется. Например, из
журналов обмена данными можно получить информацию о хронологии и содержании сообщений и потоков данных, т. е. в них содержится
практически большая часть информации о характере деятельности и
порядке функционирования организации. Именно в силу огромной
значимости роли данных в жизни
любой организации они и нуждаются
в защите и эффективном управлении.
Главная трудность с оценкой данных как актива заключается в том,
что их ценность зависит от контекста (то, что имеет высокую ценность
с точки зрения одной организации, может не представлять ни малейшей ценности для другой), а нередко – и от времени
оценки (то, что
имело ценность вчера, завтра может обесцениться). Тем не менее
внутри отдельно взятой организации данные определенного типа могут иметь непреходящую ценность. Например, данные о постоянных
клиентах организации. Накопленные данные о постоянном клиенте
содержат информацию о характере (модели) его поведения.
2.2. МЕСТО ДАННЫХ
В ФУНКЦИОНИРОВАНИИ ОРГАНИЗАЦИИ
Управление данными требует
понимания объемов и спектра их
предметных областей, которыми уже располагает организация, а также
которыми она будет обладать в случае реализации ИТ-инициативы.
В табл. 3 представлена схема уровней программных продуктов (информационных систем) в организации. На каждом уровне используются
определенным образом организованные данные, которые содержат информацию, необходимую для идентификации моделей различных
36
процессов (основных, обеспечивающих, обслуживающих и управления) на выделенном уровне представления системы управления организацией.
Таблица 3
Уровни информационных систем в организации
№
п/п
1 Стратегическое управле-
2 Управление отношения-
3 Финансово-хозяйст-
4 Управление производ-
Уровень управления
ние бизнесом (компанией)
ми с поставщиками
Управление взаимоотношениями с клиентами
венное управление
ством
Информационные системы,
информационные технологии
Класс систем управления эффективностью бизнеса/предприятия: разработка
стратегии; планирование; мониторинг
и анализ; регулирование
Класс систем управления отношениями
с поставщиками и управления цепочками поставок
Класс систем автоматизации маркетинговых акций, работы торговых агентов,
управления сервисным обслуживанием
клиентов, заказами и т. д.
Класс систем планирования ресурсов
компании. Интегрированные приложения, обеспечивающие единую среду
планирования, учета, контроля и анализа
всех основных бизнес-операций организации. Системы планирования потребности в производственных мощностях,
управления перевозками, складом, основными фондами, персоналом, пополнением запасов и др.
Системы контроля состояния и распределения ресурсов, оперативного/детального
планирования и диспетчеризации производства. Системы управления производственными процессами, производственными фондами (техобслуживание),
персоналом, документами и качеством
продукции. Системы отслеживания истории продукта, анализа производительности, сбора и хранения данных
37
Окончание табл. 3
№
п/п
Уровень управления
5 Управление производ-
ственными цехами,
участками, линиями
(АСУТП)
6 Управление технологи-
ческим оборудованием
Системы операторского управления
и сбора данных от технологического оборудования. Распределенные системы
управления технологическим оборудованием. Гибкие автоматизированные производства (ГАП). Роботизированные комплексы
Программируемые логические контроллеры и удаленные терминальные устройства
Информационные системы,
информационные технологии
Таким образом, данные должны содержать информацию для идентификации моделей, используемых персоналом, программными комплексами ИС, системами искусственного интеллекта и data mining, автоматическими регуляторами.
Горизонтальные и вертикальные потоки данных представляют собой связи, необходимые для актуализации и координации моделей деятельности персонала (выполнения функций) в жизнедеятельности организации.
Таким образом, при
разработке проекта реализации ИТ-инициативы
необходимо получать и анализировать данные:
• о заинтересованных сторонах в ее реализации;
• использовании данных в реализации и управлении бизнес-про-
цессами;
• процессах преобразования (существующих технологиях) данных
в системах поддержки принятия решений;
• перемещении данных в пространстве и во времени (передаче,
хранении, защите);
• необходимости поддержки взаимодействия
между пользователя-
ми и т. д.
Как видно из характеристики ИС и информационных технологий,
потоки данных должны свободно перемещаться для обеспечения реализации функций поставок, работы с клиентами, маркетинга, стратегического и операционного управления и т. д. Любая организация располагает уникальными данными, характеризующими отдельные аспекты
только ее жизнедеятельности. Так, уникальными
могут быть данные
38
какого-нибудь структурного подразделения внутри организации – они
имеют большую ценность для организации в целом.
Очень часто данные рассматриваются лишь в качестве побочного
продукта операционных процессов (например, сделанная запись о продажах в базе данных рассматривается как побочный продукт бизнеспроцесса продаж). Организации в таком случае не планируют использование большинства регистрируемых
данных вне текущих нужд, т. е.
не рассматривают их в качестве актива. Как результат – в пределах одной и той же организации циркулирующие в ней данные могут быть
несопоставимы по самым разным аспектам. Например, в разных структурных подразделениях организации могут по-разному формализовать
представление одного и того же понятия (
например, понятия «клиент»,
«продукт», «поставщик», «услуга» и т. д.). Такого рода представление
одной и той же информации в данных создает значительные трудности
для разработчиков ИТ-проектов при решении ими задачи управления
данными в масштабе организации.
Для неспециалиста в области разработки ИТ-проектов трудно по-
нять, что данные в пределах одной
и той же организации могут быть
логически не согласованы между собой. Ведь персонал организации на
практике пользуется существующими массивами данных, не замечая,
что посредством неформальных коммуникаций в конкретных актах взаимодействия с объектами или явлениями реальности логически связывается и уточняется информация, содержащаяся в данных. Свои привычные
коммуникативные действия по интерпретации
данных, их логической
увязке персонал не актуализирует, поэтому представляет управление
данными как простое, механическое объединение имеющихся данных для
использования всеми заинтересованными сторонами в жизнедеятельности организации.
Следует помнить, что формализация процессов обработки данных
в организации и создание автоматизированной ИС, обеспечивающей
доступ пользователей к информации, содержащейся в базах данных, не
позволяют
пользователям снять полностью неопределенность последствий их действий. Всегда будут нестандартные ситуации, которые
принципиально не могут быть выявлены на этапе создания ИС.
Для многих стандартных ситуаций необходимо также уточнение бизнесконтекста совместной деятельности. Поэтому, как показано на рис. 3,
в организации существуют личностные коммуникационные сети.
По этим сетям передается декларативная и процедурная
информация,
дополняющая информацию, получаемую пользователями из ИС.
39
Личностная коммуникационная сеть – это структура коммуникационных потоков конкретного индивида. Каждый пользователь ИС имеет
личностную сеть, связывающую его с другими субъектами (индивидами), с которыми он неформально взаимодействует по определенным
вопросам. Наличие такой сети, выполняющей роль собственной коммуникационной внешней среды пользователя, во многом определяет
его действия – его поведение, как открытой
системы [40].
Рис. 3. Место неформальных коммуникаций
в деятельности пользователей
Коммуникационные сети – важнейшая часть организации как целенаправленной управляемой системы. Они связывают в целое части системы. При разработке информационных систем возникают две проблемы, связанные с ними:
1) индивидуальные сети имеют большую важность для организа-
ции, но с трудом поддаются изучению из-за своей многочисленности;
2) автоматизация информационных процессов приведет к
измене-
нию сложившихся неформальных коммуникационных сетей. Последствия изменений сложно оценить.
Из анализа различий содержания понятий «данные» и «информация» в жизнедеятельности организации сделаем ряд выводов.
1. Выбор методов сбора данных при решении проблем автоматизации обработки информации в конкретной организации имеет особенности, связанные со сложностью системного представления протека-
40
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]